تحليل البيانات

اﻟﻔصﻞ اﻟسﺎ ﺘحﻠیﻞ اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ اﺨتبﺎر أﺜر ﻤتﻐیر أو أﻛثر ذي ﻓئﺎت ﻋﻠﻰ ﻤتﻐیر ً ﻨﺎﻗشنﺎ ﺴﺎ t وﺘحﻠ یﻞ اﻟتبﺎﯿن ANOVA . وﻟكن ﻤﺎذا ﻟو أردﻨﺎ ﻓحص اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین ﻤتﻐیر . ﻓﻲ ﻫذا اﻟﻔصﻞ ﺴیتم ﻋرض اﻟطر ن ﺨﻼل اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ Linear Correlation . ً و 1 - اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین ﻤتﻐیر Relationship between two variables � ﺨﻼل • إﻤكﺎﻨیﺔ وﺠودﻫﺎ • واﺘجﺎﻫﻬﺎ • وﻗوة اﻻرﺘبﺎط • وﻨوع اﻟﻌﻼﻗﺔ. ﻻﺨتبﺎر إﻤكﺎﻨیﺔ وﺠود اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر ا ﻟﻌﻼﻗ ﺔ أو اﻻرﺘبﺎط ﻓﺈذا ﻤﺎ وﺠدﻨﺎ دﻻﻟﺔ إﺤصﺎﺌیﺔ ﻟﻠﻌﻼﻗﺔ ) sig< α ( ﻓیمكننﺎ اﻟﻘول ﺒوﺠود اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین اﻟم تﻐیر اﺘجﺎﻩ اﻟﻌ ن و ﻼﻗﺔ . ً أو ﺴﺎﻟبﺎ ً ﻤوﺠبﺎ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﻏیر ﻤوﺠودة أو ﻀﻌیﻔﺔ ن . و ً أ ً أﺴﺎﺴیﺎ ً � أو ﻤتوﺴطﺔ أو ﻗو ﻓﻬم طبیﻌﺔ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒ ً ﻤن اﻟمﻬم أ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین ﻤتﻐیر ن ین اﻟمتﻐیر X و Y ذ ات اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین ن أﺸكﺎل ﻤختﻠﻔﺔ. ﻓیمكن أن ﺘكو X و Y ﻋﻼﻗﺔ ﺨطیﺔ Linear relationship أي أن طبیﻌﺔ وﻗوة اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر أ ﻓضﻞ ﺘ مثیﻞ ﻟﻠﻌﻼﻗﺔ اﻟ خطیﺔ ﺒین ﻤتﻐیر اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین ن � X و Y ﻋﻼﻗﺔ ذات ﺸكﻞ ﻤنحن curvilinear relationship )أو ﻋﻼﻗﺔ ﻗد ﺘزداد ﻗیم ً ﻏیر ﺨطیﺔ( واﻟتﻲ ﺘﻌنﻲ أن ﻗوة و/أو اﺘجﺎﻩ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﯿتﻐیر ﻤﻊ ﺘطور ﻗیم اﻟمتﻐیر Y ISSN: 2617-989X 111

ﻤﻊ ﺘزاﯿد ﻗیم X وﻟكن وﻋند ﻨﻘطﺔ ﻤﻌینﺔ ﺘبدأ ﻗیم Y � ﻨخﻔﺎض ﻤﻊ اﺴتمرار ﺘزاﯿد ﻗیم X . و Scatter diagram اﻟسﻬﻠﺔ ﻟوﺼﻒ طبیﻌﺔ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین ق أﺤد اﻟطر ﻤتﻐیر ﻤنحنیﺎت اﻻﻨتشﺎر. اﻟ شكﻞ 1.7 . اﻷﺸكﺎل اﻟمحتمﻠﺔ ﻟﻠﻌﻼﻗﺔ ﺒین ﻤتﻐیر X و Y ISSN: 2617-989X 112

2 - ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ Linear correlation coefficient ﯿتضمن ﺘحﻠیﻞ اﻻرﺘبﺎط اﻟثنﺎﺌﻲ Bivariate Correlation ﻀمن SPSS ﺜﻼﺜﺔ ﻤﻌﺎﻤﻼت • ن ﻤﻌﺎﻤﻞ ارﺘبﺎط ﺒیرﺴو Pearson Correlation Coefficient � : اﻟمﻌﺎﻤﻞ ﻟﻘیﺎس درﺠﺔ واﺘجﺎﻩ اﻟﻌﻼﻗﺔ اﻟخطیﺔ ﺒین ﻤتﻐیر )ﺘم ﻗیﺎﺴﻬمﺎ Interv al أو ﻤﻘیﺎس ﻨسب Ratio ( . • ﻤﻌﺎﻤﻞ ارﺘبﺎط ﺴبیرﻤﺎن Spearman Correlation Coefficient � : اﻻرﺘبﺎط )اﻟتواﻓق( ﺒین ﻤتﻐیر Ordinal )ﺘم ﻗیﺎﺴﻬمﺎ ﺎﺴتخدام ﻤﻘﺎﯿیس ﺘرﺘیبی ﺔ(. • ﻤﻌﺎﻤﻞ ارﺘبﺎط Kendall Tau - B � : )ﺘم ﻗیﺎﺴﻬمﺎ ن ﺴیتم اﻟتر Pearson Correlation Coefficient واﻟذي ﺘم وﻀﻊ ﺼیﻐتﻪ اﻟر ﻤن ﻗبﻞ Karl Pearson وﺴمﻲ 2 - 1 . ﺸروط اﺨتبﺎر اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ Linear correlation conditions ﻻ ﺒد ﻤن ﺘحﻘق اﻟشرطین اﻟتﺎﻟیین ن ﻋند إﺠراء اﺴتخدام ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ أو ﻤﻌﺎﻤﻞ ﺒیرﺴو كﻞ أﺴﺎﺴﻲ: • وﺠود ﻋﻼﻗﺔ ﺨطیﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر اﻻﻨتشﺎر ﻓﻲ ﻓﻘرة ﻻﺤﻘﺔ. • � Normal distribution . 2 - 2 . ن اﻟصیﻐﺔ اﻟر Mathematical formula for Pearson coefficient � ن � r = ∑ ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖 − 𝑋𝑋 � ) ( 𝑌𝑌 𝑖𝑖 − 𝑌𝑌 � ) 𝑏𝑏 𝑖𝑖 = 1 � ∑ ( 𝑋𝑋 𝑖𝑖 − 𝑋𝑋 � ) 2 𝑏𝑏 𝑖𝑖 = 1 ∑ ( 𝑌𝑌 𝑖𝑖 − 𝑌𝑌 � ) 2 𝑏𝑏 𝑖𝑖 = 1 ISSN: 2617-989X 113

ﺤیث 𝑋𝑋 � اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ﻟﻠمتﻐیر اﻷول 𝑌𝑌 � اﻟوﺴط اﻟحسﺎﺒﻲ ﻟﻠمتﻐیر اﻟثﺎﻨﻲ n ﺤجم اﻟﻌینﺔ ا ن � ﻟمﻘیﺎس اﻹﺤصﺎﺌﻲ اﻟذي ﯿدل ﻋﻠﻰ ﻤﻘدار اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒ ین اﻟمتﻐیرات ﺴﻠبیﺔ ﯿتراوح ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻرﺘبﺎط ) r ( ﺒین - 1 و 1 . أي أن - 1 ≤ r ≤ +1 ﺘشیر ﻗیمﺔ اﻟمﻌﺎﻤﻞ إﻟﻰ ﻗوة اﻟﻌﻼﻗﺔ اﻟخطیﺔ أو ﻗوة اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ ﺒین اﻟمتﻐیر ) - أ و +( ﻓتشیر إﻟﻰ اﺘجﺎﻩ اﻟﻌﻼﻗﺔ. ﻓﻲ ﻫذا اﻟسیﺎق، ﻻ ﺒد ﻤن ﻓﻬم اﻟمصطﻠحین اﻟتﺎﻟیین:  اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ اﻟموﺠب: � أن اﻟ تزاﯿد ﻓﻲ اﻟ متﻐیر X � اﻟ م تﻐیر Y ( ً )أي إﻟﻰ ﺘزاﯿد اﻟمتﻐیر � ر ن ﻗبﻞ اﻟمستﻬﻠك.  اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ اﻟسﺎﻟب: � أن اﻟ تزاﯿد ﻓﻲ اﻟ متﻐیر X � متﻐیر Y أي أﻨﻪ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین اﻟسﻌر واﻟكمیﺔ اﻟمطﻠو � r = +1 إﻟﻰ ارﺘبﺎط ﺨطﻲ ﺘﺎم ﻤوﺠب ﺒین اﻟمتﻐیر X و Y أي أﻨﻪ وﺠود ﻋﻼﻗﺔ ﺨطیﺔ ﺘﺎﻤﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر X و Y . و � X ﯿؤدي إﻟﻰ ﺘﻐیر ﺒنﻔس اﻟنسبﺔ وﻨﻔس اﻻﺘجﺎﻩ ﻓﻲ Y . أﻤﺎ ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻرﺘبﺎط r= - 1 ﻓ یشیر إﻟﻰ أن أي ﺘﻐیر ﻓﻲ X ﯿؤدي إﻟﻰ ﺘﻐیر ﺒنﻔس اﻟنسبﺔ وﻟكن ﻩ ﻤﻌﺎﻛس ﻓﻲ Y ، و اﻻرﺘبﺎط ﺒین اﻟمتﻐیر ﻫو ارﺘبﺎط ﺘﺎم ﺴﺎﻟب . ن أﻤﺎ إذا r = 0 ﻓﺈن ذﻟك ﻋدم وﺠود ﻋﻼﻗﺔ ﺨطیﺔ. � ن اﻟﻘول r ﻤن ± 1 ﯿدل ﻋﻠﻰ ﻗوة اﻟﻌﻼﻗﺔ اﻟخطیﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر مﺔ r ﻤن اﻟصﻔر ﻓﺈن ذﻟك ﯿدل ﻋﻠﻰ ﻀﻌﻒ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺨطیﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر ﻋﻠﻰ ً ﺸﺎرة ا ﺘجﺎﻩ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر ISSN: 2617-989X 114

ﻨذ إﻟﻰ أن اﻟحصول ﻋﻠﻰ ﻗیم ﺼﻐیرة )ﻗر ن ﻟمﻌﺎﻤﻞ ﺒیرﺴو ﻻ ﻌنﻲ ﻋدم وﺠود ﻋﻼﻗﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر X و Y و � ﻓ ﻘد ﻫنﺎك ﻋﻼ ن � ﻗﺔ ﻏیر ﺨطیﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر ﻋﻼﻗﺔ ﻤن اﻟدرﺠﺔ اﻟثﺎﻨیﺔ ً ﻤثﻼ � ( اﻟتﺎﻟﻲ . اﻟ شكﻞ 2.7 . ﻋﻼﻗﺔ ارﺘبﺎط ﻏیر ﺨطﻲ 3 . 2 . ﻗوة اﻟﻌﻼﻗﺔ Strength of the relationship � مﺎ ذ رﻨﺎ ﺒین ً ﺴﺎ - 1 و 1 ﻗیمﺔ ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻرﺘبﺎط اﻟتﻲ ﺘتراوح ﺒین ً � . 0 و ± 1 ؟ ﻓﻲ ﺘﻔسیر اﻟمﻌﺎﻤﻞ إﻻ أن ن اﺨتﻠﻒ اﻟمؤﻟﻔو Hair et al. (2003) ﻗد اﻗترﺤوا اﻟجدول اﻟ تﺎﻟﻲ ﻟتﻔسیر ﻫذا اﻟمﻌﺎﻤﻞ. ﻓبحسب اﻟمذ ± 0.81 و ± 1 ﺠ ي إﻟﻰ ارﺘبﺎط ﻗو ً دا ﺒین اﻟمتﻐیر ± 0.01 و ± 0.20 ﻓﺈﻨﻪ � ي ﺒین اﻟمتﻐیر ً إﻟﻰ ارﺘبﺎط ﻀﻌیﻒ ﺠدا ﯿتم رﻓض ﻓرﻀیﺔ اﻟﻌدم اﻟتﻲ ﺘشیر إﻟﻰ ﻋدم وﺠود ﻋﻼﻗﺔ ارﺘبﺎط ﺨطﻲ ﺒین اﻟمتﻐیر ISSN: 2617-989X 115

ﺠدول 1.7 . ﻗوة اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒنﺎء ﻋﻠﻰ ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻرﺘبﺎط ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻرﺘبﺎط ﻗوة اﻟﻌﻼﻗﺔ ± 0.81 إﻟﻰ ± 1.00 ً ﻋﻼﻗﺔ ﻗو ± 0.61 إﻟﻰ ± 0.80 ﻋﻼﻗﺔ ﻗو ± 0.41 إﻟﻰ ± 0.60 ﻋﻼﻗﺔ ﻤتوﺴطﺔ ± 0.21 إﻟﻰ ± 0.40 ﻋﻼﻗﺔ ﻀﻌیﻔﺔ ± 0.01 إﻟﻰ ± 0.20 ً ﻋﻼﻗﺔ ﻀﻌیﻔﺔ ﺠدا 3 - اﻻﺨتبﺎر SPSS : Test using SPSS ﻗﺎم أﺤد اﻟبﺎﺤثین ﺒبنﺎء اﺴتبیﺎن ﻟﻘیﺎس : • اﻟموقف ﻤن اﻟمدﯿنﺔ : ﺘم ﻗیﺎﺴﻪ ﻋﻠﻰ ﻤﻘیﺎس ﻤن 11 ﻨﻘطﺔ ) 1 ، ً = ﻻ أﺤب اﻟمدﯿنﺔ أﺒدا 11 = أ ﺤب (. ً اﻟمدﯿنﺔ • ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ : ﻋدد اﻟسنوات اﻟتﻲ ﻗضﺎﻫﺎ اﻟمجیب ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ. • أﻫمیﺔ اﻟطﻘس : ﻤﻘیﺎس ﻤن 11 ﻨﻘطﺔ 1 = ﻏیر ﻤﻬم ﻋﻠﻰ اﻹطﻼق، 11 .( ً = ﻤﻬم ﺠدا ﻗﺎم اﻟبﺎﺤث ﺒتوز 30 � . ً ﺸخصﺎ اﻟبیﺎﻨﺎت اﻟتﻲ ﺤصﻞ ﻋ ﻠیﻬﺎ اﻟبﺎﺤث. ﯿر اﻟبﺎﺤث أن ﺎ. اﻟمجتمﻊ ى ﻓرﻀیﺔ اﻟﻌدم: ﻻ ﯿوﺠد ارﺘبﺎط ﺒین اﻟمتﻐیر 0 ρ : 0 H اﻟمجتمﻊ ى اﻟﻔرﻀیﺔ اﻟبدﯿﻠﺔ: ﯿوﺠد ارﺘبﺎط ﺒین اﻟمتﻐیر 0 ≠ ρ : 1 H ISSN: 2617-989X 116

ﺠدول 2.7 . ﺒیﺎﻨﺎت ﻤثﺎل اﻟموقف ﻤن اﻟمدﯿنﺔ اﻟمجیب اﻟموقف ﻤن اﻟمدﯿنﺔ ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ أﻫمیﺔ اﻟطﻘس 1 6 10 3 2 9 12 11 3 8 12 4 4 3 4 1 5 10 12 11 6 4 6 1 7 5 8 7 8 2 2 4 9 11 18 8 10 9 9 10 11 10 17 8 12 2 2 5 13 6 10 3 14 9 12 11 15 8 12 4 16 3 4 1 17 10 12 11 18 4 6 1 19 5 8 7 20 2 2 4 21 11 18 8 22 9 9 10 23 10 17 8 24 2 2 5 25 6 10 3 26 9 12 11 27 8 12 4 28 3 4 1 29 10 12 11 30 4 6 1 ﻟتطبیق ﺨتبﺎر اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ ﻓﻲ SPSS � Analyze  Correlate  Bivariate ISSN: 2617-989X 117

اﻟ شكﻞ 3.7 � . SPSS ﻓﻲ اﻟنﺎﻓذة Bivariate Correlations ﻨﻘوم ﺒنﻘﻞ اﻟمتﻐیر ﺒینﻬمﺎ أي اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ attitude وﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ duration إﻟﻰ اﻟمر Variables . ISSN: 2617-989X 118

اﻟ شكﻞ 4.7 . اﻟنﺎﻓذة Bivariate Correlations ق � OK ﺘظﻬر ﻤصﻔوﻓﺔ اﻻرﺘبﺎط ﻓﻲ ﺸﺎﺸﺔ اﻟمخرﺠﺎت اﻟ شكﻞ 5.7 . ﻤصﻔوﻓﺔ اﻻرﺘبﺎط ﺒین اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ وﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ ﻨﻼﺤظ أن ﻗیمﺔ ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ Pearson Correlation ي ﻋﻠﻰ ﻗطر اﻟمصﻔوﻓﺔ ﺘسﺎو 1 ً داﺌمﺎ اﻻرﺘبﺎط ﺒین اﻟمتﻐیر وذ ن ﺤیث أﻨﻪ اﺘﻪ ﻟﻠﻘیم ﺘح ً اﻟﻘطر ﻤسﺎو ق � . ً وﻤوﺠبﺎ ً ﺘﺎﻤﺎ ً ارﺘبﺎطﺎ ت اﻟﻘ طر. � إﺤصﺎﺌیﺔ ﺒین اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ وﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓیﻬﺎ ISSN: 2617-989X 119

sig< 0.001 )أي أن ن و r = 0.935 إﻟﻰ وﺠود ﻋﻼﻗﺔ ارﺘبﺎط ﻗو ً ﺠدا وﻤوﺠبﺔ ﺒین ﻫذﯿن اﻟمتﻐیر ، أي أن اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ و ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ ً � ﻓیزداد اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ ﻤﻊ ازد . و � ﺘمثیﻞ أو اﺨتبﺎر اﺤتمﺎل وﺠود اﻟﻌﻼﻗﺔ اﻟخطیﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر ﻤنحنﻰ اﻻﻨتشﺎر Scatter Plot وذﻟك Graphs  Legacy Dialog  Scatter/Dot … اﻟ شكﻞ 6.7 � . اﻻﻨتشﺎر ﻓﻲ اﻟنﺎﻓذة Scatter/Dot ﻨختﺎر Simple Scatter ق ﺜم ﻨنﻘر ﻓو Define . اﻟ شكﻞ 7.7 . اﻟنﺎﻓذة Simple scatter ﻓﻲ اﻟنﺎﻓذة Simple Scatterplot ﻨضﻊ اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ ﻓﻲ اﻟمر Y Axis واﻟمتﻐیر ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ISSN: 2617-989X 120

ﻓﻲ اﻟمر X Axis . اﻟ شكﻞ 8.7 . اﻟنﺎﻓذة Simple Scatterplot ق � OK ﯿنتﺞ ﻟدﯿنﺎ اﻟشكﻞ اﻟبیﺎﻨﻲ اﻟتﺎﻟﻲ اﻟذي ﯿبین ﺘوزع إﺤداﺜیﺎت اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺒین اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمد ﯿنﺔ وﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ. ISSN: 2617-989X 121

اﻟ شكﻞ 9.7 . ﻤنحنﻰ اﻻﻨتشﺎر ﻟﻠﻌﻼﻗﺔ ﺒین اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ وﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ � ﺨطیﺔ واﻀحﺔ ﺒین اﻟمتﻐیر اﻹﻗﺎﻤﺔ( ﺤیث ﺘتجمﻊ اﻟنﻘﺎط ﻓﻲ اﻟشكﻞ ﻋﻠﻰ ﺨط ﻤستﻘیم ذي ﻤیﻞ إ . و أن ﺘزاﯿد اﻟموﻗﻒ ﻤن اﻟمدﯿنﺔ ﯿتراﻓق ﻤﻊ ﺘزاﯿد ﻤدة اﻹﻗﺎﻤﺔ ﻓﻲ اﻟمدﯿنﺔ. ﻓﻲ اﻟنﻬﺎ اﻟخطﻲ أﻛثر ﻤن ﻤتﻐیر وﻓﻲ ﻫذﻩ اﻟحﺎﻟﺔ ﻨﻘرأ ﻗطر اﻟجدول أو ﺘحتﻪ( ﺤیث أن اﻟنتﺎﺌﺞ ﻓﻲ ق اﻟنتﺎﺌﺞ ﻓﻲ اﻟمثﻠث اﻷدﻨﻰ أو اﻷﻋﻠﻰ ﻤن اﻟجدول )ﻓو ا ﻟجزء اﻷدﻨﻰ ﻤن اﻟجدول )اﻟمثﻠث اﻷدﻨﻰ( ﻫﻲ اﻨﻌكﺎس أو ﻫﻲ ذاﺘﻬﺎ ﻓﻲ اﻟجزء اﻷﻋﻠﻰ ﻤن اﻟجدول. و ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻻرﺘبﺎط ﻋﻠﻰ ) ً داﺌمﺎ ي اﻟﻘطر 1 ( � بﺎط ﻋﻠﻰ اﻟﻘطر. ISSN: 2617-989X 122

اﻟ شكﻞ 10.7 � . ISSN: 2617-989X 123

ﻗﺎﺋﻤﺔ اﻟﻤﺮاﺟﻊ اﻟﻤﺮاﺟﻊ اﻟﻌﺮﺑﯿﺔ: - اﻟﺴﺎﻋﺎﺗﻲ، ﻋﺒﺪاﻟﺮﺣﯿﻢ؛ ﺣﺴﻦ، أﺣﻤﺪ اﻟﺴﯿﺪ؛ ﺣﺎﺑﺲ، ﻋﺼﺎم؛ اﻟﺒﺤﻄﯿﻄﻲ، ﻋﺒﺪاﻟﺮﺣﯿﻢ؛ أﺑﻮ ا ﻟﻌﻼ، ﻟﺒﻨﻰ؛ اﻟﺸﺮﺑﯿﻨﻲ، زﻛﺮﯾﺎ ) 2009 (، ﺗﻄﺒﯿﻘﺎت ﻓﻲ اﻟﺘﺤﻠﯿﻞ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ ﻟﻠﻌﻠﻮم اﻹدارﯾﺔ و اﻹﻧﺴﺎﻧﯿﺔ ، اﻟﻄﺒﻌﺔ اﻟﺜﺎﻧﯿﺔ، ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻤﻠﻚ ﻋﺒﺪاﻟﻌﺰﯾﺰ، ﺟﺪة. - ﻧﺠﯿﺐ، ﺣﺴﯿﻦ ﻋﻠﻲ؛ اﻟﺮﻓﺎﻋﻲ، ﻏﺎﻟﺐ ﻋﻮض ﺻﺎﻟﺢ ) 2006 (، ﺗﺤﻠﯿﻞ وﻧﻤﺬﺟﺔ اﻟﺒﯿﺎﻧﺎت ﺑﺎﺳﺘﺨﺪ ام اﻟﺤﺎﺳﻮب: ﺗﻄﺒﯿﻖ ﺷﺎﻣﻞ ﻟﻠﺤﺰﻣﺔ SPSS ، اﻟﻄﺒﻌﺔ اﻷوﻟﻰ، اﻷھﻠﯿﺔ ﻟﻠﻨﺸﺮ واﻟﺘﻮزﯾﻊ، ﻋﻤﺎ ن، اﻷردن. اﻟﻤﺮاﺟﻊ اﻷﺟﻨﺒﯿﺔ: - Buglear J. (2003), Stats means Business: A Guide to Business Statistics , 3 rd Edition, Elsevier Butterworth - Heinemann, England. - Coakes S.J. (2005), SPSS for Windows: Analysis without Anguish , John Wiley, Australia. - Field A. (2006), Discovering Statistics Using SPSS , 2 nd Edition, SAGE, England. - Hair J.F. JR., Bush R.P., &Ortinau D.J . (2003), Marketing Research Within a Changing Information Environment , McGraw - Hill/Irwin, 2 nd Edition, USA. - Ho R. (2006), Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS , Chapman & Hall/CRC, USA. - Malhotra N.K. (2010), Ma rketing Research: An Applied Orientation , 6 th Edition, Pearson, USA. - Malhotra N.K. &Briks D.F. (2007), Marketing Research: An Applied Approach , 3 rd European Edition, Pearson Education Limited, Italy. - Morgan G.A., Leech N.L., Gloeckner G.W., & Barrett K.C. (2004), SPSS for Introductory Statistics: Use and Interpretation , 2 nd Edition, Lawrence Erlbaum Associates, USA. - Pallant J. (2007), SPSS Survival Manual: A Step by Step Guide to Data Analysis Using SPSS for Windows , 3 rd Edition, McGraw Hill, USA. - SPSS Sta tistics Base 17.0 User’s Guide (2007 ), SPSS Inc., USA. ISSN: 2617-989X 124

ﻣﻘﺘﺮﺣﺎت وﺗﻤﺎرﯾﻦ ﻟﻠﻔﺼﻞ اﻟﺴﺎﺑﻊ ﺒﻬدف ﻤسﺎﻋدة اﻟطﺎﻟب ﻋﻠﻰ ﻤراﺠﻌﺔ ﻫذا اﻟﻔصﻞ وﺘثبیت اﻷﻓكﺎر اﻷﺴﺎﺴیﺔ، ا ﻹﺠﺎ ﺔ ﻋﻠﻰ اﻷﺴئﻠﺔ اﻟتﺎﻟیﺔ. 1 - ﻛیﻒ )اﻟحﻞ ﻓﻲ اﻟﻔﻘرة: 1 (. 2 - ﻤتﻰ � )اﻟحﻞ ﻓﻲ اﻟﻔﻘرة 2 (. 3 - ﻤﺎ ﻫﻲ ﺸروط اﺨتبﺎر اﻻرﺘبﺎط اﻟخطﻲ؟ )اﻟحﻞ ﻓﻲ اﻟﻔﻘرة: 1.2 (. 4 - ؟ ن ﻤﺎ ﻫﻲ دﻻﻟﺔ ﻤﻌﺎﻤﻞ ﺒیرﺴو )اﻟحﻞ ﻓﻲ اﻟﻔﻘرة: 2.2 (. 5 - ﻗم SPSS ﺠدﯿد وﻋرف اﻟمتﻐیرات وأدﺨﻞ ﻓیﻪ اﻟبیﺎﻨﺎت اﻟواردة ﻓﻲ ا ﻟجدول رﻗم 1.3 . )اﻟﻔصﻞ اﻟثﺎﻟث( ﺜم ﻗم قف ﻤن اﻻﻨترﻨت واﻟموقف ﻤن اﻟتكنوﻟوﺠیﺎ. ISSN: 2617-989X 125

اﻟﻔصﻞ اﻟثﺎﻤن ﺘحﻠیﻞ اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ Chapter 8: Linear regression analysis اﻟكﻠمﺎت اﻟمﻔت ﺎﺤیﺔ: اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط، اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟمتﻌدد، ﻤﻌﺎﻤﻞ اﻟتحدﯿد . ﻤﻠخص: � ﻤ جموﻋﺔ ﺒین ﺘحﻠیﻞ اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط اﻟذي ق ﻤتﻐیرات ﻤستﻘﻠﺔ. و ﻤستﻘﻞ وا ﺤد ﻓﻲ ﻤتﻐیر ﺘﺎ واﺤد . أﻫداف ﺘﻌﻠیمیﺔ: ﻫذا اﻟﻔصﻞ، ﺴتتواﻓر ﻟد ى وﻤحتو ن � اﻟتﺎﻟیﺔ - إدراك و أﻛثر ﻓﻲ ﻤتﻐیر - اﻹﻟمﺎم SPSS . - ﺒین اﻻﻨحدار اﻟخطﻲ اﻟبسیط واﻟمتﻌدد ق ﻓﻬم اﻟﻔر - ﻓﻬم ISSN: 2617-989X 126